計量經濟學

1 經濟數據與計量經濟學
1．1 經濟數據
1．2 計量經濟學的實質
1．3 數據資源和軟件
習題

2 概率論與統計學複習
2．1 概率論
2．2 統計學
習題
附錄2．1 廣義矩方法
附錄2．2 極大似然估計的性質

3 回歸分析的基本慨念和方法——元線性回歸模型
3．1 一元線性回歸模型的設定
3．2 一元線性回歸模型的參數估計
3．3 基本假設下OLS估計的統計性質
3．4 誤差方差估計
3．5 回歸係數和誤差方差的區間估計
3．6 回歸係數檢驗(t檢驗]
3．7 擬合優度R2和模型檢驗(F檢驗)
3．8 用Eviews進行一元線性回歸
習題
附錄3．1回歸模型參數的矩估計法
附錄3．2回歸模型參數的極大似然估計

4 多元線性回歸模型
4．1 多元線性回歸模型的設定
4．2 多元線性回歸模型的參數估計
4．3 多元線性回歸模型的矩陣表示
4．4 回歸係數OLS估計的性質
4．5 誤差方差估計
4．6 回歸係數檢驗(t檢驗)
4．7 回歸擬合優度R2和調整R2(R2)
4．8 模型選擇的其他標準——信息準則
4．9 回歸模型檢驗(F檢驗)
4．10 用Eviews進行多元線性回歸
習題
附錄4．1 OLS估計性質證明
附錄4．2 回歸模型OLS估計的幾何解釋
附錄4．3 帶常數項和不帶常數項回歸模型OLS估計的性質

5 線性回歸模型的應用
5．1 多元回歸分析與因素控制
5．2 模型中變量的形式
5．3 虛擬變量
5．4 參數約束檢驗
習題
附錄5．1 (5．5)式的證明
附錄5．2 簡單相關係數和偏相關係數之間的關係證明
附錄5．3 用兩次回歸估計回歸係數
附錄5．4 虛擬變量中的問題：對照樣本比例失衡對參數估計的影響

6 異方差、自相關和多重共線性
6．1 異方差
6．2 序列相關
6．3 多重共線性
習題
附錄6．1 廣義最小二乘法
附錄6．2 異方差-自相關一致的協方差矩陣估計
附錄6．3 極大似然比檢驗和拉格朗日檢驗
附錄6．4 多重共線性的診斷和處理

7 內生性和工具變量估計方法
7．1內生性
7．2工具變量估計方法
7．3內生性檢驗
習題
附錄7．1 工具變量估計和TSLS估計的等價性證明
附錄7．2 弱工具變量問題

8 分類選擇模型
8．1 二元選擇模型
8．2 有序選擇模型
習題
附錄8．1 Probit模型極大似然估計的漸進分佈
附錄8．2 離散選擇模型的異方差檢驗
附錄8．3 二元選擇模型的設定檢驗

9 平穩時間序列分析
9．1 時間序列的有關概念
9．2 時間序列的類型
9．3 自回歸模型的相關結構
9．4 自回歸模型的識別和估計
9．5 自回歸分佈滯後模型和格蘭傑因果關係檢驗
9．6 條件異方差動態模型：ARCH模型和GARcH模型
習題
附錄9．1 平穩時間序列的大數定律
附錄9．2 平穩時間序列的中心極限定理

10 非平穩時間序列分析
10．1 隨機游動和單位根
10．2 時間序列的趨勢和去勢
10．3 單位根檢驗
10．4 單整序列和ARIMA模型
10．5 協整與誤差修正模型
習題
附錄10．1 從隨機游動到布朗運動
附錄10．2 (10．7)式的推導
附錄10．3 DF檢驗統計量■分佈的推導

附錄A：統計分佈表
附表1：標準正態分佈概率表
附表2：X2分佈臨界值表
附表3：t分佈雙側臨界值表
附表4：F分佈臨界值表一：α=0．01
附表4：F分佈臨界值表二：α=0．05
附表5：Dw檢驗臨界值表(α=0．05)
附表6(一)：單位根檢驗中F檢驗臨界值表a
附表6(二)：單位根檢驗中F檢驗臨界值表b
附表6(三)：協整檢驗回歸殘差單位根ADF檢驗臨界值表

附錄B：Eviews6．0簡介
B．1：工作文件的建立
B．2：生成新變量
B．3：Eviews數據處理
B．4：Eviews應用舉例——多元線性回歸分析

參考文獻
習題選解